Hopper架构GPU深度优化的软件工具，专门加速大模型“推理生成”这一环节。该算法的实现基础M九游智能体育科技LA（多层注意力机制），是DeepSeek模型（如V2、V3）实现低成本、高性能的关键技术之一，用于在模型架构层面减少内存占用，最大化地利用GPU硬件。

　　MODEL1是DeepSeek FlashMLA中支持的两个主要模型架构之一，另一个是DeepSeek-V3.2。据推测，MODEL1很可能是一个高效推理模型，相比V3.2，内存占用更低，适合边缘设备或成本敏感场景。它也可能是一个长序列专家，针对16K+序列优化，适合文档理解、代码分析等长上下文任务。

　　DeepSeek已发布的主要模型是两条技术路线的代表：追求极致综合性能的V系列“全能助手”和专注于复杂推理的R系列“解题专家”。

　　2024年12月推出的V3是DeepSeek的重要里程碑，其高效的MoE架构确立了强大的综合性能基础。此后，DeepSeek在V3基础上快速迭代，发布了强化推理与Agent（智能体）能力的V3.1，并于2025年12月推出了最新正式版V3.2。同时，还推出了一个专注于攻克高难度数学和学术问题的特殊版本V3.2-Speciale。

　　2025年1月发布的R1，则通过强化学习，在解决数学问题、代码编程等复杂推理任务上表现卓越，并首创了“深度思考”模式。

　　科技媒体The Information月初爆料称，DeepSeek将在今年2月中旬农历新年期间推出新一代旗舰AI模型——DeepSeek V4，将具备更强的写代码能力。

　　此前，DeepSeek研究团队陆续发布了两篇技术论文，分别介绍了名为“优化残差连接（mHC）”的新训练方法，以及一种受生物学启发的“AI记忆模块（Engram）”。这一举动不禁引起用户猜测，DeepSeek正在开发中的新模型有可能会整合这些最新的研究成果。